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光谱变量选择和特征选择算法。

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简介：
光谱的变量选择和特征选择算法是信息论和数据挖掘领域中至关重要的研究课题。这些算法旨在从高维光谱数据集中，精选出最具代表性和信息的变量或特征，从而简化模型，提高计算效率，并提升后续分析或建模的准确性。通过对光谱数据的仔细分析与筛选，可以有效地提取出能够反映样品本质的关键信息，为科学研究提供可靠的数据基础。 不同的变量选择/特征选择方法各有侧重，例如基于贪心策略的方法、基于模型的优化方法以及基于统计显著性的方法等。 这些算法的应用范围广泛，涵盖了材料科学、环境监测、生物传感等多个领域。

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  • 光谱数据的变量选择与特征选择算法
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    本研究探讨了光谱数据分析中的变量选择和特征选择算法，旨在提高模型预测精度，减少噪声影响，为化学计量学及机器学习领域提供新的视角和方法。 光谱的变量选择或特征选择算法用于从大量光谱数据中挑选出对模型构建最有价值的信息，以提高预测准确性和模型解释性。这些方法能够有效减少冗余和噪音信息的影响，优化计算资源利用，并有助于更好地理解复杂体系中的关键成分及其相互作用机制。
     
  • iVISSA_光谱特征波段选择_光谱_特征选择_
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    简介：本文探讨了iVISSA技术在光谱分析中的应用，重点研究如何通过该方法有效进行光谱数据的特征波段选择与特征提取。 光谱特征波段的筛选涉及从光谱数据中选取具有代表性的变量来建立定量预测模型。
     
  • Relief特征选择_Relief算法_MATLAB下的特征选择_特征选择
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    本段介绍Relief算法在MATLAB环境中的实现及其应用，重点探讨如何通过该算法进行有效的特征选择，提升机器学习模型性能。 Relief特征提取算法及对应的Matlab代码，程序包含详细注释。
     
  • plsuve.rar_plsuve特征选择_plusqgw_uve_去除无信息变量_特征选择_matlab
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    本资源提供针对PLS-UVE算法的特征选择MATLAB实现，包括去除无信息变量的代码和示例数据。适用于数据分析与机器学习研究。 基于偏最小二乘回归的MATLAB中的无信息变量消除算法可以用于特征选择。这种方法能够有效地剔除对模型预测能力贡献较小或无关的变量，从而提高模型性能和计算效率。在应用此方法时，首先需要利用偏最小二乘回归建立初始模型，并通过相关统计量评估各输入变量的重要性；随后根据设定的标准逐步排除那些重要性较低的无信息变量，直至找到最优特征子集为止。整个过程可在MATLAB环境中实现，借助其强大的数值计算和数据分析能力来优化机器学习或数据挖掘任务中的多变量问题处理。
     
  • mRMR特征选择算法.rar
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    本资源包含mRMR（最小冗余最大相关性）特征选择算法的相关资料与代码实现，适用于机器学习和数据挖掘中特征选取。 MRMR算法的MATLAB代码用于特征选择。这段代码实现了MRMR算法，并且有详细的注释以确保可以成功运行。如果遇到任何问题，请联系博主寻求帮助。
     
  • 特征选择和特征提取
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    特征选择与特征提取是数据处理中的关键技术，旨在简化模型、提升性能。前者剔除不必要特征，后者则从原始数据中生成新特征，二者均对机器学习至关重要。 我们通常的做法是从图像库中的图片提取相应的特征。为了提高查询的准确率，我们会提取一些较为复杂的特征。
     
  • FEAST-V2.0.0 特征选择算法（Matlab）
    优质
    简介：FEAST-V2.0.0是一款基于Matlab开发的高效特征选择工具包，内含多种互信息相关算法，适用于各类机器学习任务中的特征集筛选。 FEAST算法是一种特征选择算法，全称是“用于C和MATLAB的特征选择工具箱”。该算法提供了基于共同信息的滤波特征选择方法，并通过筛选有用的特征来减少模型训练时间。在Matlab中可以直接调用已经打包好的函数，输入所需的特征数量后，它会自动返回最优的特征并进行从优到劣排序。这是2017年发布的最新版本v2.0.0中的全部源代码。
     
  • mRMR特征选择方法
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    mRMR（Minimum Redundancy Maximum Relevance）是一种高效的特征选择算法，旨在从大量候选特征中挑选出最能代表类别的最小特征子集。通过最大化目标属性与所选特征间的相关性同时最小化这些特征之间的冗余度，以提高分类器性能和减少计算复杂性。 这段文字描述的代码实现了最小冗余最大相关性（mRMR）算法，并包含了数据和案例，因此很容易运行通过。
     
  • 方法论：特征选择
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    简介：特征选择是机器学习与数据挖掘中的关键技术，旨在从大量原始特征中挑选出最有利于模型构建的一组特征。通过减少维度、提升预测性能及增强模型可解释性来优化算法效率。 三种常用的特征选择算法包括卡方特征选择（CHI）、互信息特征选择（MI）和信息增益特征选择（IG）。
     
  • CARs_特征选择_
    优质
    CARs特征选择是通过分析和筛选生物标记物来优化嵌合抗原受体（CAR）设计的过程，旨在提高免疫疗法的效果与特异性。 自适应重加权波近红外光谱段选择的PYTHON代码